Curso experto en Python para Data Science del centro Grupo ATRIUM

Descripción

Python como un leguaje de programación multiparadigma es uno de los lenguajes más usados en el sector de la programación. Domina el lenguaje de programación python, aprovechando al máximo esta herramienta en diversas aplicaciones practicas. 

A quién va dirigido

1. Cualquier persona interesada en nuevas tecnologías que desee aprender, partiendo desde 0 el lenguaje de programación con más demanda laboral en la actualidad.
2. Programadores y analistas programadores que deseen reciclarse y aprender este lenguaje de programación.

Objetivos

1. Estudiar los fundamentos principales del lenguaje Python para su aplicación en diferentes proyectos de Data Science.

2. Utilizar tus conocimientos en el desarrollo de programas.

3. Realizar pruebas unitarias y combinadas con la utilización de patrones y buenas prácticas de programación.

Temario

1) Módulo 1: Introducción a los sistemas Informáticos y tecnologías de apoyo a los procesos de ciencia de Datos (5 semanas)

- Principales componentes de un sistema informático. Sistemas Operativos, para que sirven, que tipos hay y cómo funcionan…

- Introducción a GNU/Linux

- GNU/Linux Avanzado

- Introducción a las Tecnologías de apoyo a la ciencia de datos: Bases de Datos SQL/No SQL, Computación distribuida, Cloud…

2) Módulo 2: Fundamentos de Programación en Python (6 semanas)

- Introducción a los lenguajes de programación

- Python: Sentencias Básicas y Bloques Lógicos

- Python: Funciones y Scope

- Python: Clases y Objetos y Tratamiento de Excepciones

- Python: Módulos y Uso de librerías de Python

3) Módulo 3: Programación Orientada a Datos (3 semanas)

- Python: Librerías básicas de Data Science: Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn…

- Introducción teórica al análisis exploratorio de Datos

- Python: Ejemplificación del análisis exploratorio de datos mediate Datasets reales

4) Módulo 4: Introducción al Machine Learning (2 semanas)

- Desambiguación de términos: ¿Machine Learning? ¿Deep Learning? ¿Data Science? ¿Big Data? Machine Learning: Aprendizaje supervisado (regresión/clasificación), no supervisado y por refuerzo.

- Nuestros primeros pasos con el Machine Learning: Regresión Lineal y Regresión Logística. Ejemplos con datos reales en Python.

5) Módulo 5: TFM (Opcional) (4 semanas)

- El alumno presentará una propuesta de proyecto de programación en Python al docente.

- Una vez aprobada la propuesta el alumno lo realizará

- Al entregarlo el docente dará su feedback y si este es positivo el alumno tendrá una mención especial en su diploma

Titulación obtenida

Al culminar satisfactoriamente la formación el alumno obtendrá un certificado de curso experto en python para data science.

Requisitos

Se recomienda al alumno tener conocimientos en esta área o en áreas afines.

Información Adicional

El estudiante tendrá acceso a prácticas en empresas y a la bolsa de empleo.

Salidas Laborales

• Empresas de Consultoría.

• Servicios Informáticos.

• Departamentos de Informática multisectorial.

• Desarrollo de aplicaciones.